0.2.2 基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測算法研究

目標(biāo)檢測通常是指在圖像或者視頻中找到特定目標(biāo)的位置，一般通過邊界框的方式框選出目標(biāo)，如果目標(biāo)種類多于一種，則還需要指出所框選的目標(biāo)類別。對(duì)于人類來說，視覺的作用就是告訴人類物體的種類和位置，目標(biāo)檢測正如視覺之于人類，其目的是解決計(jì)算機(jī)視覺應(yīng)用的兩個(gè)基本問題：該物體是什么，以及該物體在哪里。

由于目標(biāo)檢測具有廣泛的應(yīng)用前景，因此受到廣泛的關(guān)注。在人臉識(shí)別[24]、步態(tài)識(shí)別[25]、人群計(jì)數(shù)[26]、安全監(jiān)控[27]、自動(dòng)駕駛[28]、無人機(jī)場景分析[29]等任務(wù)中，目標(biāo)檢測具有至關(guān)重要的作用。目標(biāo)檢測的研究領(lǐng)域主要包括邊緣檢測[30]、多目標(biāo)檢測[31-33]、顯著性目標(biāo)檢測[34-35]等。

目標(biāo)檢測的研究隨著深度學(xué)習(xí)的革新得到了飛速發(fā)展。大多數(shù)目標(biāo)檢測均以深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)為主干，目標(biāo)檢測算法從輸入圖像中提取特征，從而進(jìn)行分類和定位。利用深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)檢測算法大體可以分為兩種類型：兩階段（Two-Stage）目標(biāo)檢測算法和單階段（One-Stage）目標(biāo)檢測算法。兩階段目標(biāo)檢測算法提出的時(shí)間更早，檢測精度高，但檢測速度慢。單階段目標(biāo)檢測算法的檢測速度快，但檢測精度略低。目前，無論單階段目標(biāo)檢測算法還是兩階段目標(biāo)檢測算法，都在向著“又快又準(zhǔn)”的目標(biāo)前進(jìn)。下面介紹這兩類目標(biāo)檢測算法的研究現(xiàn)狀。

0.2.2.1 兩階段目標(biāo)檢測算法

兩階段目標(biāo)檢測算法是指先通過某種方式生成一些候選區(qū)域，然后對(duì)這些候選區(qū)域的內(nèi)容進(jìn)行分類，確認(rèn)是否包含待檢測的目標(biāo)，并對(duì)這些區(qū)域進(jìn)行修正。因?yàn)榘藘蓚€(gè)步驟，即候選區(qū)域的生成和候選區(qū)域的檢測，所以被稱為兩階段目標(biāo)檢測算法。

2014年，Girshick等人[36]提出了RCNN。RNN首先利用選擇性搜索對(duì)圖像進(jìn)行劃分，生成候選區(qū)域；然后將候選區(qū)域輸入到一個(gè)在ImageNet上訓(xùn)練完畢的CNN模型來提取特征，從而取代了傳統(tǒng)的滑窗算法；最后使用線性 SVM 分類器對(duì)每個(gè)候選區(qū)域內(nèi)的目標(biāo)進(jìn)行檢測，從而識(shí)別目標(biāo)類別。通過這樣的方式，RCNN擁有非常高的檢測精度，但RCNN的缺點(diǎn)也十分明顯：由于候選區(qū)域中有大量的重疊區(qū)域，RCNN對(duì)這些重疊區(qū)域進(jìn)行的計(jì)算存在大量冗余，因此嚴(yán)重拖慢了檢測速度，并且所有的候選區(qū)域都需要縮放到固定尺寸，這會(huì)導(dǎo)致大量不期望產(chǎn)生的幾何形變。

2014年，He等人[37]為解決RCNN的計(jì)算冗余問題，提出了一種空間金字塔池化網(wǎng)絡(luò)（Spatial Pyramid Pooling Network，SPPNet）。不同于RCNN直接在圖像上劃分候選區(qū)域，SPPNet在提取的圖像特征上選擇候選區(qū)域，這樣可以減少許多計(jì)算冗余。針對(duì)候選區(qū)域尺寸不同的問題，SPPNet可以將任意大小的卷積特征映射為固定維度的全連接輸入，從而避免像 RCNN 那樣在縮放候選區(qū)域時(shí)導(dǎo)致的幾何形變。SPPNet 的檢測速度是RCNN的20多倍，而且這是在沒有檢測精度損失前提下的檢測速度。同樣，SPPNet 也存在一些問題：不同圖像的訓(xùn)練樣本通過 SPP 層的反向傳遞效率十分低，這直接導(dǎo)致SPPNet無法更新SPP層以下的權(quán)重，使檢測精度的提升非常有限。2015年，Girshick等人[38]提出了Fast RCNN。Fast RCNN使用邊界框回歸（Bounding-Box Regression）和非極大值抑制，可得到不重復(fù)的預(yù)測得分最高的邊界框。與 RCNN 相比，F(xiàn)ast RCNN的檢測精度和檢測速度有了大幅提升，但由于候選區(qū)域檢測的限制，F(xiàn)ast RCNN 的檢測速度仍然得不到太大的提升。2015 年，Ren 等人[39]提出了Faster-RCNN。Faster-RCNN中的區(qū)域建議網(wǎng)絡(luò)可以將目標(biāo)檢測的定位和分類操作分開執(zhí)行。Faster-RCNN流程如下：首先使用VGG（Visual Geometry Group）網(wǎng)絡(luò)模型提取特征，然后對(duì)提取到的特征通過區(qū)域建議網(wǎng)絡(luò)生成候選區(qū)域，接著判斷候選區(qū)域是目標(biāo)還是背景，并且對(duì)這些候選區(qū)域進(jìn)行修正，最后利用ROI池化對(duì)區(qū)域建議網(wǎng)絡(luò)篩選修正后的候選區(qū)域進(jìn)行分類。相較于Fast RCNN，F(xiàn)aster-RCNN的檢測速度終于得到了很大的突破。

0.2.2.2 單階段目標(biāo)檢測算法

單階段目標(biāo)檢測算法只需一個(gè)階段就能同時(shí)完成目標(biāo)定位和目標(biāo)分類兩個(gè)任務(wù)。單階段目標(biāo)檢測算法的整個(gè)過程更加簡潔，所需的檢測時(shí)間也更短，在檢測速度上更滿足實(shí)時(shí)性的要求。

2015年，Redmon等人[40]提出了 YOLOv1。YOLOv1 同樣首先使用 CNN提取特征，然后將整個(gè)圖像劃分成棋盤格狀，并對(duì)每個(gè)單元格預(yù)測一定數(shù)量的邊界框（Bounding Box）以及屬于不同類別的概率。每個(gè)邊界框都有5個(gè)變量，分別是4個(gè)描述位置的坐標(biāo)值，以及每個(gè)類別的置信度。YOLOv1將目標(biāo)區(qū)域的預(yù)測與目標(biāo)類別的預(yù)測結(jié)合起來，大大地提高了檢測速度。但YOLOv1的每個(gè)單元格只能預(yù)測一個(gè)對(duì)象，并且檢測精度也十分有限。由于YOLOv1并沒有利用豐富的淺層細(xì)節(jié)信息進(jìn)行預(yù)測，因此YOLOv1對(duì)小目標(biāo)的檢測效果很差。

2016年，Liu等人[41]針對(duì)YOLOv1存在的小目標(biāo)檢測精度低等問題，提出了單步多框預(yù)測（Single Shot MultiBox Detector，SSD）。相較于YOLOv1，SSD在CNN后直接進(jìn)行目標(biāo)檢測，而不是像YOLOv1那樣在全連接層之后進(jìn)行目標(biāo)檢測。SSD在提取不同尺度的特征后進(jìn)行目標(biāo)檢測：對(duì)于小目標(biāo)，SSD利用豐富的淺層位置信息和細(xì)節(jié)信息進(jìn)行檢測；對(duì)于大目標(biāo)，SDD利用豐富的深層語義信息來進(jìn)行檢測。SSD還對(duì)錨定框（Anchor Box）的長寬比和大小進(jìn)行了固定，在每個(gè)特征中檢測固定數(shù)量的錨定框中是否包含目標(biāo)。通過上述改進(jìn)，SSD的檢測精度和檢測速度都要高于YOLOv1，并且SSD對(duì)小目標(biāo)也有不錯(cuò)的檢測精度。

2017年，Redmon 等人[42]將 SSD的優(yōu)點(diǎn)移植到 YOLOv1 上并進(jìn)行了改進(jìn)，提出了YOLOv2。在YOLOv2中，Redmon等人設(shè)計(jì)了一種全新的CNN來提取圖像特征，并利用聚類算法對(duì)數(shù)據(jù)集中的標(biāo)簽框大小進(jìn)行聚類，確定錨定框的尺寸，通過為卷積層添加批標(biāo)準(zhǔn)化（Batch Normalization，BN，也稱為批量歸一化）來降低模型的過擬合，有效提高了模型的收斂能力。相較于 YOLOv1，YOLOv2 首先在分辨率更高的ImageNet上進(jìn)行訓(xùn)練，然后使用檢測數(shù)據(jù)集進(jìn)行微調(diào)。Redmon等人還在YOLOv2中添加了多尺度訓(xùn)練方法，使得YOLOv2具備多尺度目標(biāo)檢測能力。2018年，Redmon等人[43]在YOLOv2的基礎(chǔ)上做了進(jìn)一步改進(jìn)，提出了YOLOv3。YOLOv3設(shè)計(jì)了一種特征提取能力更強(qiáng)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)——Darknet53，通過改進(jìn)聚類算法獲得了更加精確的錨定框尺寸。YOLOv3借鑒了特征金字塔網(wǎng)絡(luò)（Feature Pyramid Networks，F(xiàn)PN）的多尺度預(yù)測思想，在3個(gè)尺度上進(jìn)行預(yù)測，每個(gè)尺度對(duì)應(yīng)3個(gè)候選區(qū)域。YOLOv3還使用了多標(biāo)簽分類算法，每個(gè)候選區(qū)域可以預(yù)測多個(gè)分類。YOLOv3通過增強(qiáng)卷積核的步長來代替池化層，減少了模型參數(shù)。YOLOv3的速度略慢于YOLOv2，但綜合來看，YOLOv3 是當(dāng)時(shí)最優(yōu)的單階段目標(biāo)檢測算法。2020 年，Redmon 等人[44]對(duì)YOLOv3進(jìn)行了改進(jìn)，提出了YOLOv4。YOLOv4篩選并應(yīng)用了從YOLOv3發(fā)布至今的、在各種目標(biāo)檢測算法上提升檢測精度的技巧，并將YOLOv3的Darknet53替換成特征提取能力更強(qiáng)的CSPDarknet53，同時(shí)添加了SPPNet以擴(kuò)大感受域的大小，使用路徑聚合網(wǎng)絡(luò)PANet進(jìn)行多通道的特征融合。